SEO는 죽었는가? AI 기반 검색의 변화

검색 환경은 빠르게 변화하고 있습니다. AI 도구가 질문에 직접 답변하는 기능이 점점 더 많아짐에 따라, 브랜드는 더 이상 검색 순위, 클릭 수, 트래픽에만 의존하여 가시성을 유지할 수 없습니다.

이번 Marketing Mojo 에피소드에서는 BFM 89.9의 리처드 브래드버리가 창립자 겸 CEO인 앨빈 코아이와 이야기를 나눕니다. Growth.pro인공지능이 디지털 검색 환경을 어떻게 재편하고 있는지, 기존 SEO 지표의 관련성이 떨어지는 이유, 그리고 말레이시아 마케팅 팀이 인공지능이 주도하는 세상에서 신뢰성, 검색 가능성, 경쟁력을 유지하기 위해 지금 무엇을 해야 하는지에 대해 다룹니다.

리처드, BFM:
수년간 브랜드들은 검색 순위, 클릭 수, 트래픽 확보를 위해 치열한 경쟁을 벌여왔지만, 이제는 그 어느 때보다 더 심해졌습니다. 고객들은 더 이상 단순히 검색만 하는 것이 아닙니다. 인공지능(AI)과 소통하고, 이러한 도구들이 직접 답변을 생성하기 시작하면서 가시성, 신뢰도, 심지어 측정 방식까지 변화하기 시작했습니다. 그렇다면 이는 말레이시아 기업과 그들의 마케팅 팀에게 어떤 의미일까요? 전통적인 SEO는 2026년에도 여전히 유효할까요, 아니면 완전히 새로운 시대가 도래할까요?

저는 창립자이자 CEO인 앨빈 코아이 씨와 이야기를 나누고 있습니다. 그로스 프로페낭에 위치한 AI 기반 SEO 및 디지털 마케팅 에이전시로, 브랜드가 전통적인 마케팅 전략에서 현대적인 전략으로 전환하도록 돕습니다. 알빈, 쇼에 오신 것을 환영합니다. 잘 지내시나요?

앨빈:
좋습니다, 기회를 주셔서 감사합니다, 리처드.

리처드, BFM:
Growth Pro에 대해 소개해 주시고, 스스로를 AI 우선 SEO 에이전시라고 표현하는 것은 무슨 의미인지 설명해 주세요.

앨빈:
저희는 약 7~8년 전에 SEO 에이전시로 시작했습니다. ChatGPT는 약 3년 전에 설립되었는데, 당시 SEO 시장이 ChatGPT 때문에 큰 타격을 입을 것이라는 이야기가 많았습니다. 마침 저희 파트너 중에 데이터 전략가가 있어서, SEO 회사로서 우리가 만약 이런 상황에 직면하게 된다면 어떻게 대응해야 할지 분석해 봤습니다. 검색 엔진의 동향을 심층적으로 분석한 결과, 우리 스스로 대비해야 한다는 결론에 도달했습니다. 저희는 ChatGPT의 작동 방식에 대해 어느 정도 알고 있었기 때문에, 역분석을 시작했습니다. 사람들이 어떤 검색어를 입력하는지, 대규모 언어 모델이 콘텐츠를 어떻게 가져오는지, 학습 데이터는 어디에서 얻는지 등을 분석했습니다. 그리고 그에 대한 대응책을 마련했습니다. 보시다시피, 구글 검색에서 클릭률이 크게 감소했습니다.

SEO 업계에는 이런 농담이 있습니다. 구글 검색 결과 2페이지에 있다면, 거기엔 시체를 숨겨도 아무도 못 찾는다는 거죠.

리처드, BFM:
네, 저도 그런 얘기를 들어본 적 있어요.

앨빈:
그래서 이제 가장 먼저 보이는 것은 AI 개요인데, 이는 답변 엔진의 일부인 제미니(Gemini)에 의해 구동됩니다. 이는 구글에 있어서 매우 중요한 변화입니다.

전통적인 SEO는 이제 끝났나요?

리처드, BFM:
당신은 전통적인 SEO 분야에서 경력을 쌓아오셨는데요. 그렇다면 가장 중요한 질문은 전통적인 SEO가 종말을 맞이하는 것인지, 아니면 진화하는 것인지입니다. 현재 AEO와 SEO의 차이점은 무엇일까요?

앨빈:
누구에게 묻느냐에 따라 답이 다릅니다. 검색 엔진이 없었다면 검색 엔진 최적화(SEO)가 존재했을까요? 의미가 있었을까요? 구글은 여전히 ​​세계 최대의 검색 엔진입니다.

리처드, BFM:
좋은 답변이네요.

앨빈:
키워드를 입력하면 가장 먼저 채팅 대화가 나옵니다. 검색 엔진 결과 페이지는 화면 맨 아래로 밀려나죠. 머지않아 구글이 답변 엔진으로 변모하는 모습을 보게 될 겁니다. 구글이 여전히 많은 트래픽을 유도하겠지만, 구글은 검색 엔진이 될까요, 아니면 답변 엔진이 될까요? 바로 그게 문제입니다. 결국 검색 엔진이 사라지면 검색 엔진 최적화(SEO)만 남게 될까요? 이것 또한 중요한 질문입니다.

하지만 SEO는 AEO의 핵심 기반입니다. 따라서 게시자가 강력한 기술적 SEO를 통해 웹사이트를 최적화한다면, AEO를 위한 매우 견고한 토대를 마련할 수 있습니다.

중국의 AI 검색, LLM에 미치는 영향은?

리처드, BFM:
알겠습니다. 그럼 다른 나라 검색 엔진에 대해 질문 하나 드리겠습니다. 인공지능 같은 기술이 중국 검색 엔진, 예를 들어 중국 최대 검색 엔진인 바이두에 어떤 영향을 미치고 있나요? 구글이 다른 나라에서 하고 있는 것과 비슷한 것들을 바이두도 도입하고 있나요?

앨빈:
그러니까 대형 플랫폼, 대형 슈퍼 앱, 그리고 폐쇄형 생태계(walled garden) 같은 것들이죠. 바이두는 검색 엔진이고, 제가 알기로는 어니봇(ErnieBot)이 운영하는 자체 LLM(Lound Language Manager)도 있습니다. 기존 검색 방식은 키워드를 입력하면 검색 결과 페이지가 나오고, 거기서 링크를 클릭해서 게시자 페이지로 이동해야 했습니다. 원하는 정보를 모두 얻은 후에야 '이 회사와 거래하고 싶다'고 판단되면 해당 웹사이트로 가서 링크를 클릭하고 거래를 하거나 질문을 하는 방식이었죠. 이렇게 수동 작업이 많이 필요했는데, 답변 엔진은 이와는 다르게 작동합니다.

답변 엔진은 이 모든 작업을 대신해 줄 것입니다. 시스템을 입력하면 제미니(Gemini)는 시스템을 여러 구성 요소로 분해하고, 각 구성 요소는 가장 가능성이 높은 하위 쿼리들을 탐색하는 쿼리를 실행합니다. 그리고 공개 웹에 접속하여 가능한 한 많은 정보를 수집하고, 학습 데이터와 비교하여 최적의 답변을 도출합니다. 이것이 바로 검색 엔진의 판도를 바꿀 수 있는 이유입니다.

인공지능이 당신을 언급하지 않는다면, 당신은 패배한 것입니다.

리처드, BFM:
이것이 미래에 어떤 변화를 가져올까요? 검색 엔진과의 상호작용 방식이 어떻게 바뀔까요? 예를 들어, 3페이지나 4페이지로 이동하고 싶다면 여전히 그렇게 할 수 있습니다. 하지만 행동적인 측면에서 우리의 근본적인 변화는 어떻게 나타날까요?

앨빈:
이는 엄청난 변화입니다. 규모가 작은 출판사들도 이 대화에 참여할 수 있게 될 것입니다. 이제 질문은 더 이상 '답변 엔진이 나에게 트래픽을 보내주는가?'가 아닙니다. 지금 가장 중요한 질문은 '내 브랜드나 서비스가 답변 엔진에 의해 언급되거나 추천되는가?'입니다. 즉, 사고방식의 완전한 전환이 필요합니다. 답변 엔진에 맞게 제대로 최적화한다면, 답변 엔진에 의해 언급되고, 추천되고, 인용될 가능성이 매우 높습니다. 사실, 더 세분화할수록 더 쉬워집니다. 예를 들어, 클랑에서 자동차 정비소를 운영하고 있고, 구글 비즈니스 프로필, 웹사이트, 그리고 다른 소셜 미디어를 활용하여 제대로 최적화하는 방법을 안다면, 답변 엔진은 당신의 정비소를 추천할 수 있을 것입니다. 콘텐츠 최적화 방식에 달려 있습니다.

트래픽 KPI가 의미를 잃어가는 이유는 무엇일까요?

리처드, BFM:
Growth Pro에서 중점적으로 다루는 핵심 개념은 전통적인 트래픽 KPI인데, 어떤 사람들은 이러한 KPI가 오늘날 점점 의미가 없어지고 있다고 말할 수도 있습니다.

우리가 인공지능이 주도하는 세상에 살고 있는 지금, 왜 그러한 지표들이 중요성을 잃어가고 있는 걸까요? 사람들이 모두 "나는 그냥 내 인공지능 도구만 쓰면 되고, 더 이상 구글은 필요 없어"라고 생각하기 때문일까요?

앨빈:
앞서 검색 행태에 지각변동이 일어났다고 말씀드렸죠. 예전에는 구글이 막강한 영향력을 행사했습니다. 누구나 구글을 사용했죠. 그리고 구글을 사용하는 방식은 키워드 검색이었습니다. 예를 들어 "말레이시아 최고의 생명보험"처럼 두세 개의 짧은 키워드로 검색하는 거죠. 질문도 아니고, 그냥 키워드 구문입니다. 구글은 맥락이 거의 없는 상황에서 알고리즘을 활용해 검색자의 의도를 파악해야 합니다. 구글은 사용자 제작 콘텐츠의 보고입니다. 자체 콘텐츠를 보유하는 게 아니죠. 맥락이 부족하기 때문에 구글은 사용자의 의도와 가장 잘 부합하고, 전문성, 권위, 신뢰도, 사용자 경험까지 모두 갖춘 웹사이트에서 게시된 가장 포괄적인 콘텐츠를 찾습니다. 이 모든 조건을 충족하는 콘텐츠는 높은 순위에 노출됩니다.

사용자가 검색어를 입력하면 구글 알고리즘이 가장 잘 구성되었다고 판단하여 검색 결과 상위에 노출된 첫 번째 링크를 클릭합니다. 이렇게 하면 해당 검색어에 대한 모든 관련 정보를 제공할 수 있습니다.

지난 수십 년 동안 이런 일이 계속되어 왔습니다. 하지만 ChatGPT에서는 키워드 검색어를 사용하지 않습니다. 보통 여러 요소가 포함된 긴 질문을 합니다. 예를 들어, "12월에 가족 다섯 명과 함께 싱가포르에 가고 싶은데 동물원 근처 호텔을 찾고 있습니다."와 같은 질문입니다. 여기에는 여러 요소가 있습니다. 동물원, 12월, 그리고 가족 다섯 명이 각각 하나씩입니다.

ChatGPT와 같은 답변 엔진은 키워드 기반이 아니라 엔티티 기반으로 작동합니다. 따라서 엔티티가 5~6개 정도 있다면, 각 엔티티에 대한 하위 쿼리를 분해하고 모든 쿼리를 확장합니다.

인공지능은 모든 콘텐츠를 수집할 것이고, 사용자나 웹사이트의 주요 목표는 답변 엔진에 인용되고 언급되는 것입니다. 대화에 참여하지 못하면 뒤처지는 것이고, 경쟁업체가 인공지능 엔진에 의해 추천된다면 더욱 불리해집니다.

리처드, BFM:
예전에는 구글에 비용을 지불하면 검색 결과 첫 페이지, 최소한 상위 몇 개에 내 웹사이트가 노출될 수 있었습니다. 모든 결과가 다 나오든 안 나오든, 돈을 지불했으니 지금 위치에 도달한 것이나 마찬가지였습니다.

그렇다면 당신이 말하는 것은 이 새로운 방식으로는 기존 방식과 반드시 ​​같은 효과를 볼 수는 없다는 것인가요?

앨빈:
구글 검색 결과 최상단에 노출되기 위해 비용을 지불하는 것, 즉 클릭당 비용(PPC) 방식입니다. 제가 말하는 것은 유료 광고가 아닌 자연 검색 결과입니다. 클릭률을 측정하기 위해 지표를 설계하고 최적화해야 합니다. 검색 엔진을 통해 웹사이트로 유입되는 시간과 트래픽은 얼마나 되는지, 그리고 방문자의 참여도는 어떤지, 트래픽이 매출이나 잠재 고객으로 전환되는지 등을 분석해야 합니다.

반면, 자동 응답 엔진의 경우 클릭률이 약 60% 정도 떨어졌습니다. 심지어 구글에서도 AI 모드를 사용하면 93%의 사용자가 웹사이트 링크를 클릭조차 하지 않습니다. 따라서 지난 1~2년 동안 웹사이트 트래픽이 크게 감소한 것을 알 수 있습니다.

그래서 이제 우리는 트래픽을 측정하지 않습니다. 그럼 무엇을 측정할까요? 바로 시장 점유율입니다. 브랜드가 대화에서 얼마나 언급되고 있는지, 검색 엔진에서 얼마나 인용되고 있는지 등을 측정하는 것이죠. 트래픽은 더 이상 측정할 수 없기 때문에 이러한 지표들이 매우 중요해졌습니다.

현재 AI 검색에서 중요한 KPI는 무엇인가요?

리처드, BFM:
트래픽 자체가 더 이상 중요한 지표가 아니라면, 기존의 트래픽 집계 방식은 더 이상 주요 성과 지표가 될 수 없습니다. 따라서 기업 리더들은 검색 엔진에 얼마나 자주, 또는 아예 노출되지 않는지를 측정해야 합니다. 그렇다면 마케터에게 성공적인 측정 지표는 어떤 모습일까요?

앨빈:
사람들이 여러분의 제품이나 서비스에 대해 가장 중요하게 묻는 질문은 무엇일까요? 예를 들어, 매우 중요한 질문이 200개 있다고 가정해 보겠습니다. 여러분은 이러한 질문들이 무엇인지, 그리고 AI가 여러분의 브랜드를 언급하는지 여부를 알고 싶어합니다. 이를 '시장 점유율(Share of Voice)'이라고 합니다. ChatGPT, Perplexity, Google Gemini, Google AI Mode, Google AI Overview 등 다양한 LLM(Learning Leadership Model)에서 이를 측정해야 합니다. 즉, 모든 LLM에서 여러분의 시장 점유율이 얼마인지, 그리고 경쟁사 대비 시장 점유율이 얼마나 되는지 파악하는 것이 중요합니다.

장문의 콘텐츠는 오히려 부담이 될 수 있습니다.

리처드, BFM:
방금 말씀하신 것처럼 AI가 토큰을 사용하는 방식과, 토큰 사용량이 너무 많을 경우 AI가 해당 콘텐츠를 건너뛸 수 있다는 점에 대해 좀 더 자세히 설명해 주시겠어요?

앨빈:
ChatGPT에 사용자가 질문을 입력하면, ChatGPT는 학습 데이터에 어떤 콘텐츠가 있는지 확인합니다. 일반적으로 학습 데이터는 거의 1년 정도 지난 최신 데이터이기 때문에, ChatGPT는 공개 웹에서 최신 콘텐츠를 검색하고 모든 것을 종합하여 최적의 답변을 선별합니다. 즉, AI가 공개 웹에서 권위 있는 웹사이트를 검색하는 과정에서 대부분의 토큰이 보존됩니다. 콘텐츠는 검색 효율이 매우 높아야 하며, 사용자의 의도에 부합하고 타당해야 합니다.

하지만 기존 SEO 콘텐츠가 너무 방대해서 검색 엔진 크롤러가 2,300~3,000단어 분량의 콘텐츠를 훑어봐야 겨우 2~3점의 SEO 점수를 얻을 수 있다면, 크롤러는 이 콘텐츠는 건너뛰고 더 효율적이고 타겟팅이 잘 된 다른 콘텐츠를 찾을 것입니다. 이런 경우, 긴 형식의 글은 오히려 부담이 될 수 있습니다.

키워드 vs 엔티티

리처드, BFM:
검색 엔진이 이해할 수 있도록 효율적으로 글을 작성한다면, 웹사이트에 작성하는 내용은 마치 구글에 처음 검색어를 입력할 때와 같은 방식이라고 생각하면 됩니다.

앨빈:
네, 어느 정도는 맞지만, 제가 앞서 말씀드렸듯이 답변 엔진은 키워드가 아닌 엔티티를 기반으로 작동합니다. 대부분의 사람들은 키워드를 기반으로 글을 쓰기 때문에 키워드를 과도하게 삽입하거나 의미론적 키워드를 콘텐츠에 넣는 경우가 많습니다. 반면 답변 엔진은 엔티티를 기반으로 작동하기 때문에 키워드에 의존하지 않습니다.

즉, 검색 엔진은 해당 키워드 중 일부에 대한 의미적 관련성 또는 문맥적 관련성을 파악할 수 있다는 뜻입니다. 검색 엔진이 3천 단어 분량의 긴 글을 샅샅이 뒤지지 않고 바로 정확한 답변을 찾아낼 수 있도록 긴 글의 구조를 재구성해야 합니다.

깨끗한 데이터는 AI에 대한 신뢰를 구축합니다.

리처드, BFM:
말레이시아의 일반적인 기업들이 하룻밤 사이에 모든 것을 바꾸지 않고 AI 기반 검색에 맞춰 디지털 전략을 재정비하려면 어디서부터 시작해야 할까요?

앨빈:
CMO는 모든 대행사를 하나로 통합하고 각 대행사가 고립되어 일하지 않도록 해야 합니다. 예를 들어, 홍보 자료와 언론 보도, 그리고 웹사이트 내용이 서로 다르면 ChatGPT에 대한 신뢰도가 떨어질 수 있습니다. 그렇게 되면 ChatGPT는 콘텐츠를 건너뛰거나 오류를 범할 수 있습니다. 언론, 유료 광고, 소셜 미디어, 자체 미디어 등 모든 채널에서 일관성을 유지하는 것이 중요합니다. 그래야만 오류를 방지하고 주요 언어 모델로부터 신뢰를 얻을 수 있습니다.

두 번째로, ChatGPT, Gemini 또는 기타 LLM에서 고객이 가장 많이 묻는 질문이 무엇인지 파악해야 합니다. LLM에서 귀사가 언급되거나 긍정적으로 추천되는지, 그리고 경쟁사 대비 시장 점유율이 얼마나 되는지 파악하고 추적해야 합니다.

AI 언급이 전환율을 높이는 이유는 무엇일까요?

리처드, BFM:
이러한 시스템에 의해 인용되거나 참조되는 것이 단순히 검색 결과 1페이지 순위를 따르는 것과 비교했을 때 브랜드의 신뢰도와 고객 신뢰에 어떤 영향을 미칠까요?

앨빈:
엄청난 차이입니다. 예를 들어, 당신이 달리기 선수라고 가정해 보세요. 달리기 친구들에게 '어떤 브랜드 신발을 신어?'라고 물어봤을 때, 친구가 특정 브랜드를 추천한다면 그 브랜드를 살 가능성이 매우 높습니다. 추천에 기반한 선택이기 때문입니다. 마찬가지로, 검색 엔진에서 '이 나이대의 여성에게 가장 적합한 신발 브랜드는 무엇인가요?'와 같은 질문을 했을 때 특정 브랜드를 추천한다면, 그 브랜드에 대한 신뢰도가 매우 높아진 것입니다. 검색 엔진이 특정 브랜드를 긍정적으로 언급할수록 그 브랜드를 구매할 가능성이 훨씬 커지는 것이죠.

답변 엔진에 언급되는 것은 매우 매우 중요합니다.

AI 검색 시대에 CMO를 위한 사고방식의 변화

리처드, BFM:
오늘 우리가 다룬 모든 내용을 고려했을 때, 마케팅 리더와 CMO들이 경쟁력을 유지하기 위해 지금 당장 시작해야 할 사고방식의 변화는 무엇이라고 생각하시나요? 그들은 오늘 무엇을 해야 할까요?

앨빈:
그들은 웹사이트 트래픽 유도에 집중하는 사고방식에서 벗어나 검색 엔진에서 언급되고 추천되는 방향으로 생각을 바꿔야 합니다.

일반적으로 LLM(리듬 리더)에서 브랜드가 많이 언급되면 브랜드 검색 순위가 크게 상승하고, 브랜드 리드가 증가하며, 웹사이트로의 직접 트래픽도 늘어납니다. 구글 애널리틱스를 통해 이러한 답변 엔진에서 유입된 트래픽을 추적할 수 있습니다.

이러한 트래픽은 웹사이트 방문 시 이미 원하는 기능을 알고 있기 때문에 체류 시간이 매우 짧고 고객 지원 요구도 훨씬 낮습니다. 이러한 고객의 경제적 평생 가치는 기존 검색 엔진 트래픽보다 훨씬 높으며, 데이터에 따르면 최대 4.4배까지 높은 것으로 나타났습니다.

리처드, BFM:
만약 여러분이 이러한 LLM(로컬 라이프사이클) 중 하나를 사용하고 있다고 가정해 보겠습니다. 제가 '앨빈'이라는 사람을 검색하고 있는데, 계속해서 '앨빈 코아이'라고 입력하면 LLM은 '그는 클랑에 살면서 자동차를 파는 사람입니다'라고 알려줍니다. 그러면 저는 '아니, 내가 찾는 앨빈 코아이가 아니야'라고 생각하며 LLM을 수정합니다. 이렇게 계속해서 LLM을 수정하면 시간이 지남에 따라 검색 결과에 영향을 미칠까요?

앨빈:
검색 자체만으로는 영향을 미치지 않습니다. 따라서 LLM에 영향을 미치려면 맥락에 더 부합하는 콘텐츠를 더 많이 만들어야 합니다. 다양한 플랫폼과 언론 보도 등을 통해서 말이죠.

리처드, BFM:
앨빈, 오늘 당신과 이야기 나눌 수 있어서 정말 즐거웠고, 많은 것을 깨닫게 해주는 시간이었습니다. 시간 내주셔서 정말 감사합니다.

앨빈:
리처드, 이런 기회를 주셔서 정말 감사합니다.